Hvorfor Infercom
Bygget til seriøse udviklere
Premium tokens til produktionsworkloads - hurtige, compliant og klar til at integrere på få minutter, uden infrastruktur at administrere.
Troværdig
- EU-jurisdiktion, europæiske datacentre
- Intet amerikansk moderselskab, ingen CLOUD Act-eksponering
- Ingen datalagring som standard
Problemfri
- OpenAI- og Anthropic-kompatibel
- Nyeste open-weight-modeller, ingen lock-in
- Streaming, tools, struktureret output
Ultrahurtig
- Op til 10x hurtigere end GPU'er
- Hundredvis af tokens/sek., vedholdt under belastning
- Specialbygget til inferens, ikke træning
Hvorfor hastighed betyder noget
Hastighed afgør, hvad du kan bygge
Det viser sig på to måder: det akkumulerer på tværs af en agents mange kald, og du mærker det i det øjeblik, en realtidsapp svarer.
1 · Det akkumulerer
For agenter multipliceres latens
En chatbot laver ét kald pr. tur. En agent laver 50-100 inferens-kald for at fuldføre en enkelt opgave - hvert kald venter på det forrige.
På den skala holder latens pr. kald op med at være en detalje og begynder at afgøre, hvad du kan levere. Samme agent, samme logik, samme model - infrastrukturen nedenunder er forskellen mellem en opgave, der er færdig på minutter, og en, der trækker ud i et kvarter.
Illustrativt: 50 sekventielle kald ved ~5s mod ~17s pr. kald. De faktiske resultater afhænger af model, kontekstlængde og workload.
Stemmeagenter
Ingen akavet pause før svaret
Live-kodningsassistenter
Forslag, der følger med, mens du skriver
Interaktiv chat
Svar, der begynder at streame med det samme
2 · Du mærker det
For realtidsapps er det første token alt
I en stemmeassistent eller et live-kodningsværktøj er det ikke den samlede throughput, der får det til at føles menneskeligt - det er, hvor hurtigt svaret *begynder*. En lang pause før det første ord bryder illusionen om en samtale.
Dataflow-arkitekturen leverer en hurtig time to first token, så realtidsapps føles responsive i stedet for langsomme. Hvert API-svar rapporterer sin målte TTFT, så du kan holde din app op på det.
Integration
Skift med én linje
Peg OpenAI SDK'et mod Infercom og behold resten af din kode. Chat completions, streaming, struktureret output og function calling fungerer alt sammen, som du forventer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.infercom.ai/v1",
api_key="your-api-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="MiniMax-M2.7",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
# usage includes measured tokens/sec + TTFTEU-suveræne modeller
- i EU-datacentreGlobalt katalog
- routet uden for EUEt udvidet katalog med yderligere open-weight-modeller, routet til partnerinfrastruktur uden for EU til teams, der har brug for et bredere modeludvalg.
Til GDPR-følsomme data skal du bruge de EU-suveræne modeller. Det globale katalog kører på ekstern infrastruktur uden for EU-jurisdiktion.
Se hele modelkatalogetAdgangsniveauer
Kom i gang, skalér til produktion
Selvbetjening på delt infrastruktur. Ryk op, efterhånden som dit forbrug vokser.
Selvbetjening
Start herDeveloper
Betal efter forbrug
Tilmeld dig, opret en API-nøgle, og kom i gang. Betal kun for de tokens, du bruger, mod offentliggjorte listepriser.
- Alle EU-suveræne + globale modeller (liste)
- Standard rate limits
- Forudsigelig prissætning pr. token
- Ingen minimumsforbrug, ingen binding
Byg med det
Fungerer med din stack
Peg enhver OpenAI- eller Anthropic-kompatibel klient mod Infercom, og begynd at levere. Her er, hvor du starter.
FAQ
Spørgsmål, besvaret ligeud
Har du brug for mere kontrol?
Samme platform, samme performance - med mere isolation, når du har brug for det.